10 GitHub-репозиториев, которые настолько хороши, что их, кажется, не должны раздавать бесплатно:

1. OmniRoute — единая точка доступа к 231 AI-провайдеру с компрессией токенов и автоматическим переключением при сбоях.

https://github.com/diegosouzapw/OmniRoute

2. OfficeCLI — управление Word, Excel и PowerPoint из одной командной строки.

https://github.com/iOfficeAI/OfficeCLI]

3. System Prompts Leaks — системные промпты Claude, GPT, Gemini, Grok, Cursor, Copilot и других моделей.

https://github.com/asgeirtj/system_prompts_leaks

4. OpenCut — бесплатная open-source альтернатива CapCut, работающая прямо в браузере.

https://github.com/OpenCut-app/OpenCut

5. AI Job Search — агент на базе Claude Code, который анализирует вакансии, адаптирует резюме и пишет сопроводительные письма.

https://github.com/MadsLorentzen/AI-Job-Search

6. Meetily — полностью локальная транскрибация встреч и создание саммари с помощью Whisper и Ollama.

https://github.com/zaid-maker/meetily

7. Vibe-Trading — создание и запуск торговых стратегий с помощью естественного языка и AI-агентов.

https://github.com/HKUDS/Vibe-Trading

8. Strix — open-source AI-сканер уязвимостей для поиска и исправления проблем безопасности.

https://github.com/usestrix/strix

9. Superpower — self-hosted AI-рабочее пространство.

https://github.com/superpowerlabs/superpower

10. Firecrawl — превращает любой сайт в чистые данные, готовые для использования LLM.

https://github.com/mendableai/firecrawl

👉 @PythonPortal

Как распаковать кортеж, список и объект range с помощью одной звёздочки в Python.

👉 @PythonPortal

MIT 6.824 (распределённые системы) — один из лучших бесплатных инженерных курсов в интернете.

Вместо чистой теории весь курс построен вокруг чтения и разбора фундаментальных работ из реальных систем:

GFS (Google File System) — архитектура с одним главным узлом, распределение чанков и работа с eventual consistency при больших нагрузках на добавление данных.

Raft — выбор лидера, репликация журнала и инварианты безопасности. Алгоритм разбирается намного доступнее, чем Paxos.

ZooKeeper — координация без блокировок, системы с преобладанием чтения, линейно согласованные записи и eventual consistency для чтений через watches.

Spanner — глобально распределённые транзакции, двухфазный commit поверх Paxos и использование TrueTime (атомные часы + GPS) для обеспечения внешней согласованности.

Также в курсе разбираются MapReduce, Spark, Frangipani, Memcached от Facebook и другие системы.

Если хотите выйти за пределы поверхностного system design и понять, как внутри устроены реальные распределённые хранилища и системы консенсуса, этот курс — настоящий клад.

Плейлист: https://youtube.com/playlist?list=PLrw6a1wE39_tb2fErI4-WkMbsvGQk9_UB

👉 @PythonPortal

🐍 Потокобезопасность в Python: гайд на использование Lock и другие методы — https://realpython.com/python-thread-lock/

#python

👉 @PythonPortal

«Introduction to Machine Learning» — ещё один бесплатный учебник по машинному обучению объёмом около 600 страниц, который делает акцент на глубоком математическом понимании предмета.

Книга начинается с математической базы, необходимой для дальнейшего изучения: линейной алгебры, математического анализа, теории вероятностей, матричного анализа и методов оптимизации. Затем разбираются основные алгоритмы обучения с учителем: линейная и логистическая регрессия, метод ближайших соседей, деревья решений, случайные леса, бустинг и нейронные сети.

Значительная часть книги посвящена вероятностным и генеративным моделям. Рассматриваются методы Монте-Карло, графические модели, байесовские сети, вариационные методы, нормализующие потоки, вариационные автокодировщики (VAE) и генеративно-состязательные сети (GAN).

В заключительных главах обсуждаются кластеризация, метод главных компонент (PCA), обучение на многообразиях и теоретические оценки способности моделей к обобщению.

На мой взгляд, это отличный справочник для тех, кто хочет получить широкое представление о машинном обучении и разобраться в математике, лежащей в основе ключевых методов, а не воспринимать их как «чёрный ящик».

https://arxiv.org/pdf/2409.02668

👉 @PythonPortal

Django 6.1 уже вышел.

Из нового:

* варианты удаления для ForeignKey на уровне базы данных;
* настройки email через словари;
* поддержка Python 3.12–3.14;
* режимы загрузки полей модели;
* и другие изменения.

👉 @PythonPortal

Это важно: OpenAI запускает Agent Plugins.

Открытый стандарт для упаковки навыков и MCP-серверов в единый пакет, который можно использовать в разных клиентах.

Стандарт поддерживают AWS, Cursor, GitHub, Microsoft, Vercel и другие.

https://github.com/agentplugins/agent-plugins-spec

👉 @PythonPortal

Этот проект позволяет бесплатно запускать AWS локально.

Без аккаунтов и каких-либо обходных схем. Отлично подходит для практики.

Называется Floci и поддерживает 69 сервисов, включая S3, SQS, Lambda, DynamoDB и RDS.

http://github.com/floci-io/floci

👉 @PythonPortal

Rio — это Python-фреймворк для создания сайтов и приложений с компонентами в стиле React, но без необходимости писать HTML, CSS или JavaScript.

— всё приложение пишется на Python, отдельный фронтенд-стек не нужен;
— есть готовые компоненты, из которых можно собирать собственные элементы и целые приложения;
— работает локально и в браузере;
— есть туториал, примеры и документация для быстрого старта.

https://github.com/rio-labs/rio

👉 @PythonPortal

Китайский студент-программист подключил к ноутбуку чип за $3, использовал Claude Code и собрал систему, которая отслеживала изменения коэффициентов за несколько часов до обновлений Polymarket.

Сейчас стоимость связанного с ней кошелька оценивается в $4,5 млн.

Правда - 👍
Нет, админ ты там че дунул - 🤣

👉 @PythonPortal

Директор по исследованиям Google написал корректор орфографии всего в 21 строку Python.

Питер Норвиг сделал его как простой пример того, как работает вероятностное исправление опечаток.

Скрипт генерирует слова, отличающиеся на одно или два изменения, а затем выбирает наиболее вероятный вариант на основе корпуса текста.

👉 @PythonPortal

«The Mathematics of Bitcoin» — короткая работа, которая разбирает Bitcoin с математической точки зрения.

В ней используются теория вероятностей, случайные процессы, мартингалы, комбинаторика и специальные функции, чтобы исследовать механизмы протокола Bitcoin.

В частности, авторы разбирают вероятность двойной траты, прибыльность майнинга, генерацию блоков, стратегии майнеров и устойчивость протокола.

Если хочется копнуть глубже, ещё рекомендую «Bitcoin and Cryptocurrency Technologies» от Принстонского университета. Это уже гораздо более широкое введение в криптографические хеш-функции, цифровые подписи, консенсус, Proof of Work, майнинг, транзакции, анонимность, безопасность и систему стимулов в криптовалютах.

Сохраните обе работы в закладки. Это хорошие материалы, если интересно разобраться в математике и технических механизмах Bitcoin.

The Mathematics of Bitcoin:
https://arxiv.org/pdf/2003.00001

Bitcoin and Cryptocurrency Technologies:
https://d28rh4a8wq0iu5.cloudfront.net/bitcointech/readings/princeton_bitcoin_book.pdf

👉 @PythonPortal